作者：周显青,暴占彪,崔丽静,林家永,张玉荣 单位：河南工业大学 出版：《河南工业大学学报(自然科学版)》2011年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZZLS2011040050 DOC编号：DOCZZLS2011040059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 收集了玉米样品40份，利用电子鼻技术对样品进行模式识别，并对电子鼻传感器阵列进行优化.结果表明，电子鼻能够对正常与霉变样品进行区分.在优化传感器阵列后，主成分分数较优化前的84.36%提高至97.54%.对测试集的判别采用4种算法(Euclid、Malahanobis、Kohonen和DFA)进行判别，电子鼻判别率较优化前均有不同程度的提高，其中Kohonen法判别率可达90.63%。

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